エコノメトリックス:一歩先の予測 - ページ 46 1...394041424344454647484950515253...139 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2011.11.23 04:21 #451 yosuf: と、静的な部分、つまりストーリーの描写では彼女の能力を試していないのです。 何もわからないんです。実践こそが真理の基準です。 過去を確認せずに、どうして未来に行けるのか?結局、今後のさらなるチェックは、履歴の有償チェックになるのです。それとも私が何か勘違いしているのでしょうか?とは (18) СанСаныч Фоменко 2011.11.23 04:22 #452 avtomat: 一方、私は人工知能やパターン認識の分野には今でも非常に興味を持っています。 しかし、国家という空間についての発言が一番興味深かったですね。 Sceptic Philozoff 2011.11.23 04:44 #453 faa1947: とは (18) これはユセフの 論文の中心的な公式であり、実はこの回帰の全体像がベースになっている。 СанСаныч Фоменко 2011.11.23 05:04 #454 Mathemat: これはユセフの 論文の中心的な式で、実はこの回帰の全体像がベースになっている。 目を通したが見つからなかったので、リンクでよければ Sceptic Philozoff 2011.11.23 05:12 #455 市場価格を予測するための普遍的な回帰モデル。 СанСаныч Фоменко 2011.11.23 05:22 #456 Mathemat: 市場価格を予測するための普遍的な回帰モデル。 ありがとうございます。 いわば、私の6和集合の原始的な加法モデルの洗練されたアナログという印象だ。しかし、私の質問よりもさらに多くの質問があり、そのうちのいくつかにお答えしています。それとも私が間違っているのでしょうか? Vasiliy Sokolov 2011.11.23 06:30 #457 質問です。yosuf: ...その理論で私とバトルできる人... 回答まずはMQLストラテジーテスターを 戦わせる。 СанСаныч Фоменко 2011.11.23 07:34 #458 yosuf: EViewsはガンマ分布 統計分布関数 以下の関数により,多くの標準的な統計分布の密度関数や確率関数,累積分布,分位点関数,乱数発生器を利用することができます. 各ディストリビューションには、4つの機能が関連付けられています。各関数名の最初の文字で関数の種類を識別 します。 機能タイプ 名前のはじまり 累積分布(CDF) @c 密度または確率 @d 分位数(逆CDF) @q 乱数発生器 @r 関数名の残りの部分は、ディストリビューションを識別するためのものです。 例えば、ベータ分布の関数は、@cbeta , @dbeta , @qbeta , @rbeta です。 series引数で使用すると、EViewsは現在のサンプルの各オブザベーションに対して関数を評価します。他の関数と同様に、NAまたは無効な入力はNAの値を得ることになる。サポート外の値の場合、関数はゼロを返す。 上記の機能を使って計算式を書いていただければ、一緒にモデルを実装して推定値を出してみることができます。 Tantrik 2011.11.23 16:10 #459 gpwr: そんなセリフをどこかで見たような気がします :) https://www.mql5.com/ru/forum/136555/page32 の予想が79.18になりました(さて、どこまで?) СанСаныч Фоменко 2011.11.25 10:01 #460 1週間前、私はある作戦を提案しました。2.興味のある人はみんなに勧めている。 a) これらの結果について議論する b) このモデルを近代化する c) 自分のモデルを提案する. 3.議論と近代化の結果をコードで実装し、結果を投稿する用意がある。 モデルの種類を思い浮かべてみてください。 a) ラグのEURUSDの場合: EURUSD = hp(-1 to -4) + hp_d(-1 to -2) b) DXの場合。 DXM = 1/DX-商の逆数を使用します。 eurusd = dxm_hp(-1 to -4) + dxm_hp_d(-1 to -2) これらの式において、HPはHedrick-Prescott指標、HP_Dは残差=kotir-指標である。括弧内のバーは現在のバーの前のバーで、(-1~-4)は最後の4つのバーを意味します。 係数を変数で評価した後の実方程式は以下の通りである。 eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2) 。 興味のある方、エコノメトリックス 演習に参加してみてください。もちろん、いくつかの進展はありました。いずれにせよ、予測誤差 の議論は、TA擁護派には考えられないことであり、明らかな進歩であった。しかし、それは旅の始まりに過ぎない。avtomat さんの 状態空間での マナを待って います。 yosuf氏への提案 ですが、 彼のモデルを実行することは継続します。また、予測誤差の重要性を明らかにすることも想定しています。 Econometrics: one step ahead 1...394041424344454647484950515253...139 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
と、静的な部分、つまりストーリーの描写では彼女の能力を試していないのです。
何もわからないんです。実践こそが真理の基準です。 過去を確認せずに、どうして未来に行けるのか?結局、今後のさらなるチェックは、履歴の有償チェックになるのです。それとも私が何か勘違いしているのでしょうか?とは (18)
一方、私は人工知能やパターン認識の分野には今でも非常に興味を持っています。
これはユセフの 論文の中心的な式で、実はこの回帰の全体像がベースになっている。
市場価格を予測するための普遍的な回帰モデル。
ありがとうございます。
いわば、私の6和集合の原始的な加法モデルの洗練されたアナログという印象だ。しかし、私の質問よりもさらに多くの質問があり、そのうちのいくつかにお答えしています。それとも私が間違っているのでしょうか?
...その理論で私とバトルできる人...
回答
まずはMQLストラテジーテスターを 戦わせる。
EViewsはガンマ分布
統計分布関数
以下の関数により,多くの標準的な統計分布の密度関数や確率関数,累積分布,分位点関数,乱数発生器を利用することができます.
各ディストリビューションには、4つの機能が関連付けられています。各関数名の最初の文字で関数の種類を識別 します。
機能タイプ
名前のはじまり
累積分布(CDF)
@c
密度または確率
@d
分位数(逆CDF)
@q
乱数発生器
@r
関数名の残りの部分は、ディストリビューションを識別するためのものです。 例えば、ベータ分布の関数は、@cbeta , @dbeta , @qbeta , @rbeta です。
series引数で使用すると、EViewsは現在のサンプルの各オブザベーションに対して関数を評価します。他の関数と同様に、NAまたは無効な入力はNAの値を得ることになる。サポート外の値の場合、関数はゼロを返す。
上記の機能を使って計算式を書いていただければ、一緒にモデルを実装して推定値を出してみることができます。
そんなセリフをどこかで見たような気がします :)
https://www.mql5.com/ru/forum/136555/page32
の予想が79.18になりました(さて、どこまで?)
1週間前、私はある作戦を提案しました。
2.興味のある人はみんなに勧めている。
a) これらの結果について議論する
b) このモデルを近代化する
c) 自分のモデルを提案する
.
3.議論と近代化の結果をコードで実装し、結果を投稿する用意がある。
モデルの種類を思い浮かべてみてください。
a) ラグのEURUSDの場合: EURUSD = hp(-1 to -4) + hp_d(-1 to -2)
b) DXの場合。
DXM = 1/DX-商の逆数を使用します。
eurusd = dxm_hp(-1 to -4) + dxm_hp_d(-1 to -2)
これらの式において、HPはHedrick-Prescott指標、HP_Dは残差=kotir-指標である。括弧内のバーは現在のバーの前のバーで、(-1~-4)は最後の4つのバーを意味します。
係数を変数で評価した後の実方程式は以下の通りである。
eurusd = -1552.7613734*dxm_hp(-1) + 4731.89082764*dxm_hp(-2) - 4360.68995095*dxm_hp(-3) + 1287.82064375*dxm_hp(-4) - 98.9244837504*dxm_hp_d(-1) - 131.011472103*dxm_hp_d(-2)
。
興味のある方、エコノメトリックス 演習に参加してみてください。
もちろん、いくつかの進展はありました。いずれにせよ、予測誤差 の議論は、TA擁護派には考えられないことであり、明らかな進歩であった。
しかし、それは旅の始まりに過ぎない。
avtomat さんの 状態空間での マナを待って います。
yosuf氏への提案 ですが、 彼のモデルを実行することは継続します。
また、予測誤差の重要性を明らかにすることも想定しています。